【48812】用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结

  数据与其他咱们日常图画的最大差异之一是它们许多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时特别如此。DICOM图画由许多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。

  那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，能够正常的运用它们来练习3D医疗数据上的深度学习模型。

  U-Net体系结构是一种强壮的医学图画切割模型。3D U-Net将经典的U-Net模型扩展到3D切割。它由编码(下采样)途径和解码(上采样)途径组成。

  编码途径捕获输入图画中的上下文，而解码途径答应准确定位。3D U-Net在处理体积图画的3D特性方面十分有用。

  V-Net架构是另一种用于体积图画切割的3D卷积神经网络。与U-Net相似，V-Net有一个编码器-解码器架构，但它运用全分辨率3D卷积，所以它比U-Net核算本钱更高。

  它运用一系列带有残差衔接的3D卷积层。该模型是端到端练习的，能够一次处理整个3D图画。

  这是对EfficientNet架构的3D改进，它不像U-Net或V-Net那样常用于3D切割，但假如核算资源有限，它是可优先考虑的，由于它在核算本钱和功能之间的杰出权衡。

  这是U-Net的一种变体，它包含了一个注意力机制，答应网络将注意力会集在与手头使命更相关的图画的某些部分。

  这是一个运用双途径的3D CNN，一个是正常分辨率，另一个是下采样输入，这样做才能够结合部分和更大的上下文信息。

  本文中，咱们介绍了医学成像职业在处理3D MRI和CT扫描时运用的一些深度学习模型。这些神经网络被规划用来接纳3D数据作为输入，以学习DICOM系列身体特定部位的复杂性。

  物体外表上每个点的XYZ坐标成为或许（见图01）。然后，取得的点云数据

  包含物体外表的空间方位、质地、反射率、透射率，还或许包含色彩。高品质的

  患者变形或许残缺的骨关节，再在电脑上运用剖析软件将获取的数据转成一个立体

  BIM 假如您期望削减人工费用，改进资料本钱预算并节约方案下一个修建项目的时刻，则在大多数情况下要考虑运用

  成像办法 /

  点云实例切割办法 /

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